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法律研究如何在 Python 中使用 Series 字典创建 DataFrame？
DataFrame 是一种二维数据结构，其中数据以表格格式存储，以行和列的形式呈现。
它可以被视为 SQL 数据表或 Excel 电子表格的表示形式。它可以使用以下构造函数创建：
pd.Dataframe(data, index, columns, dtype, copy)
让我们了解如何使用 Series 字典创建 DataFrame。
Series 是 'Pandas' 库中的一种一维数据结构。
轴标签统称为索引。
Series 结构可以存储任何类型的数据，例如整数、浮点数、字符串、Python 对象等。
让我们看一个例子：
示例
import pandas as pd
my_data = {'ab' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
'mn' : pd.Series([56, 78, 13, 13], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
my_df = pd.DataFrame(my_data)
print("The dataframe created from dictionary of series : ")
print(my_df)输出
The dataframe created from dictionary f series : ab mn a 1.0 56 b 2.0 78 c 3.0 13 d NaN 13
解释
导入所需的库，并为方便使用赋予别名。
创建包含键和值的字典值，其中值实际上是 Series 数据结构。
稍后将此 Series 字典作为参数传递给 'pandas' 库中的 'DataFrame' 函数
通过将 Series 字典作为参数传递给它来创建 DataFrame。
DataFrame 在控制台上打印。
注意 - “NaN” 指的是“非数字”，这意味着特定 [行，列] 值没有任何有效条目。
更新于: 2020-12-10
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